基于聚类分析的LNG客户细分研究及应用

发布时间：2022-11-04 00:44

　　随着国家大力推动清洁能源行业的发展,LNG（液化天然气）市场竞争愈发激烈,LNG客户关系管理显得愈发重要。如何细分客户,识别价值客户及其消费特征已经成为LNG企业维系客户、提高核心竞争力的重要手段。本文首先阐述了LNG客户细分的背景和意义,由此引申出数据挖掘方法中的聚类分析技术,并将其引入到LNG企业的客户细分中。基于K-means算法,结合LNG行业的特点,在传统RFM客户分类模型的基础上,设计了一种改进型的RFMST模型。基于该模型对某大型能源企业存量客户进行了分类研究,并验证了模型的可行性和有效性。通过本文的研究来识别LNG企业的客户信息,对客户进行分类管理,为LNG企业了解客户、挖掘潜在价值客户、实现差异化营销提供有力的帮助。 

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【文章目录】：
1 聚类分析
    1.1 K-means算法原理
    1.2 K-means算法步骤
2 LNG客户的RFMST分类模型
3 模型实践
    3.1 数据介绍
    3.2 聚类结果
4 结语


【参考文献】：
硕士论文
[1]基于客户细分的C商业地产管理咨询公司客户服务优化研究[D]. 吴晨晨.上海外国语大学 2020
[2]优势关系下的混合属性数据粒度聚类算法研究与应用[D]. 沈怡秀.南京财经大学 2019
[3]民用运输机场运行安全保障能力综合评价方法研究[D]. 狄亚平.中国民用航空飞行学院 2019



本文编号：3700934